무신사가 카테고리숍 추천을 하는 방법

무신사 데이터프로덕트팀은 카테고리숍의 '무신사 추천순' 정렬 기능을 ML 모델을 활용하여 개선한 경험을 공유합니다. 카테고리숍은 많은 사용자가 방문하고 상품 탐색이 활발히 이루어지는 중요한 페이지로, 사용자별 맞춤 상품 리스트 제공의 임팩트가 클 것으로 판단했습니다.

상품 탐색 목적을 가지면서도 선호도를 모르는 사용자에게 유저의 인터랙션(클릭, 좋아요 등)이 많은 상품을 우선적으로 보여주는 방식으로, 검색과 추천의 성격을 모두 가진 페이지로 정의하고 효율적인 정렬 방법을 모색했습니다. 이를 통해 사용자 인터랙션 증가는 물론, 최종적으로 구매 전환율 상승까지 이어지는 선순환 구조를 목표로 합니다.